k最鄰近算法——加權kNN
加權kNN 上篇文章中提到為每個點的距離增加一個權重，使得距離近的點可以得到更大的權重，在此描述如何加權。 反函數 該方法最簡單的形式是返回距離的倒數，比如距離d，權重1/d。有時候，完全一樣或非常接近的商品權重會很大甚至無窮大。基於這樣的原因，在距離求倒數時，在距離上加一個常量 ...
原文：判別分析--KNN、有權重的K最鄰近算法
K最近鄰 這部分即將要討論的K最近鄰和后面的有權重K最近鄰算法在R中的實現，其核心函數 knn 與 kknn 集判別規則的 建立 和 預測 這兩個步驟於一體，即不需在規則建立后再使用predict 函數來進行預測，可由knn 和 kknn 一步實現。 按照次序向knn 函數中依次放入訓練集中各屬性變量 除第 個變量nmkat 測試集 除第 個變量 nmkat 訓練集中的判別變量 第 個變量nmk ...
2021-09-08 19:34 0 108 推薦指數：
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